Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

22%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

17%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 35 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

Habilidades que você terá

Bayesian StatisticsBayesian Linear RegressionBayesian InferenceR Programming

Resultados de carreira do aprendiz

22%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

17%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
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Nível intermediário
Aprox. 35 horas para completar
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oferecido por

Logotipo de Universidade Duke

Universidade Duke

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up79%(3,442 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

1 hora para concluir

About the Specialization and the Course

1 hora para concluir
1 vídeo (Total 2 mín.), 4 leituras
4 leituras
About Statistics with R Specialization10min
About Bayesian Statistics10min
Pre-requisite Knowledge10min
Special Thanks2min
6 horas para concluir

The Basics of Bayesian Statistics

6 horas para concluir
9 vídeos (Total 41 mín.), 4 leituras, 3 testes
9 videos
Conditional Probabilities and Bayes' Rule2min
Bayes' Rule and Diagnostic Testing6min
Bayes Updating2min
Bayesian vs. frequentist definitions of probability4min
Inference for a Proportion: Frequentist Approach3min
Inference for a Proportion: Bayesian Approach7min
Effect of Sample Size on the Posterior2min
Frequentist vs. Bayesian Inference9min
4 leituras
Module Learning Objectives2h
About Lab Choices10min
Week 1 Lab Instructions (RStudio)2h
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10min
3 exercícios práticos
Week 1 Lab12min
Week 1 Practice Quiz20min
Week 1 Quiz20min
Semana
2

Semana 2

7 horas para concluir

Bayesian Inference

7 horas para concluir
10 vídeos (Total 45 mín.), 3 leituras, 3 testes
10 videos
From the Discrete to the Continuous5min
Elicitation6min
Conjugacy4min
Inference on a Binomial Proportion5min
The Gamma-Poisson Conjugate Families6min
The Normal-Normal Conjugate Families3min
Non-Conjugate Priors4min
Credible Intervals3min
Predictive Inference4min
3 leituras
Module Learning Objectives2h
Week 2 Lab Instructions (RStudio)3h
Week 1 Lab Instructions (RStudio Cloud)10min
3 exercícios práticos
Week 2 Lab28min
Week 2 Practice Quiz20min
Week 2 Quiz40min
Semana
3

Semana 3

8 horas para concluir

Decision Making

8 horas para concluir
14 vídeos (Total 75 mín.), 3 leituras, 3 testes
14 videos
Losses and decision making3min
Working with loss functions6min
Minimizing expected loss for hypothesis testing5min
Posterior probabilities of hypotheses and Bayes factors6min
The Normal-Gamma Conjugate Family6min
Inference via Monte Carlo Sampling3min
Predictive Distributions and Prior Choice5min
Reference Priors7min
Mixtures of Conjugate Priors and MCMC6min
Hypothesis Testing: Normal Mean with Known Variance7min
Comparing Two Paired Means Using Bayes' Factors6min
Comparing Two Independent Means: Hypothesis Testing3min
Comparing Two Independent Means: What to Report?5min
3 leituras
Module Learning Objectives2h
Week 3 Lab Instructions (RStudio)3h
Week 3 Lab Instructions (RStudio Cloud)10min
3 exercícios práticos
Week 3 Lab22min
Week 3 Practice Quiz16min
Week 3 Quiz40min
Semana
4

Semana 4

8 horas para concluir

Bayesian Regression

8 horas para concluir
11 vídeos (Total 72 mín.), 3 leituras, 3 testes
11 videos
Bayesian simple linear regression8min
Checking for outliers4min
Bayesian multiple regression4min
Model selection criteria5min
Bayesian model uncertainty7min
Bayesian model averaging7min
Stochastic exploration8min
Priors for Bayesian model uncertainty8min
R demo: crime and punishment9min
Decisions under model uncertainty7min
3 leituras
Module Learning Objectives2h
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)3h
Week 4 Lab Instructions (RStudio Cloud)10min
3 exercícios práticos
Week 4 Lab22min
Week 4 Practice Quiz20min
Week 4 Quiz40min

Avaliações

Principais avaliações do ESTATÍSTICA BAYESIANA

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Sobre Programa de cursos integrados Statistics with R

In this Specialization, you will learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports, demonstrate a conceptual understanding of the unified nature of statistical inference, perform frequentist and Bayesian statistical inference and modeling to understand natural phenomena and make data-based decisions, communicate statistical results correctly, effectively, and in context without relying on statistical jargon, critique data-based claims and evaluated data-based decisions, and wrangle and visualize data with R packages for data analysis. You will produce a portfolio of data analysis projects from the Specialization that demonstrates mastery of statistical data analysis from exploratory analysis to inference to modeling, suitable for applying for statistical analysis or data scientist positions....
Statistics with R

Perguntas Frequentes – FAQ

  • O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

    • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
    • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • We assume you have knowledge equivalent to the prior courses in this specialization.

  • No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.